摘要：為解決復雜山區地形傳統測量工作中存在施測難度大、效率低、成本高等問題，以烏東德庫區有人機載Lidar測繪項目為背景，對機載Lidar數據處理過程中的GNSS差分解算、坐標轉換參數、各航帶間的激光點云吻合情況、點云數據分類等質量控制進行了分析，并對點云數據精度進行了評價。結果表明：烏東德庫區有人機載點云數據處理質量控制良好，其成果精度完全滿足生產需求。機載Lidar對復雜山區地形數據的質量控制良好。
關鍵詞：地形測量;機載Lidar;激光點云;烏東德庫區
0引言
根據《2020年度金沙江下游梯級水電站水文泥沙監測任務書》要求，需開展烏東德水電站庫區觀音巖壩址-烏東德壩址干流及其主要支流正常蓄水位回水范圍河段水道地形觀測工作。但是，由于烏東德庫區特殊的作業環境，運用傳統作業手段測量地形時存在效率低、成本大等問題，成果難以達到高精度和可靠性要求。
2020年，烏東德庫區地形測量為河道本底地形測量，對成果精度和可靠性要求高，同時由于其處于金沙江及其支流沿岸，在云南與四川交界的高山河谷、地形陡峭的特殊作業環境，采用傳統全站儀、RTK等傳統作業手段，很多區域作業人員無法到達，難以全面精準獲取地形數據。同時外業測量存在較大安全隱患，因此亟待采用新技術、新方法解決以上作業難題。
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本次測量工作采用機載Lidar測量技術。研究該技術在復雜山區地形測量中的數據質量控制情況。機載Lidar測量具有效率高、受影響小、精度高、風險小等優勢，對于庫區地形測量具有較強實用性[1]，本文結合金沙江烏東德實際情況，全面介紹了機載激光雷達數據處理過程，并在各環節提出了相應的檢驗方法，有利于數據處理過程中的質量控制，使烏東德機載點云數據精度滿足生產需要。
1概述
1.1技術簡介
機載Lidar測量技術是一種主動式對地觀測系統[2]，這種技術將激光測距技術、計算機技術、慣性測量單元(IMU)/DGPS差分定位等技術集成于一體，具有作業效率高和受天氣影響小、精度高、作業風險相對較低等特點，且該技術已在國內外測繪領域得到成熟應用。此外，烏東德庫區植被稀疏、地物較少，也給該項技術的應用創造了客觀條件，利用機載Lidar施測烏東德庫區陸上地形具有較強的適用性。綜上，將烏東德庫區水位抬升較大的烏東德壩址-拉鲊河段陸上地形采用機載Lidar方式作業。
1.2質量控制過程
質量管理應注重指揮和控制[3]，不能只重結果而輕過程。有人機載激光雷達生產質量管理屬于全過程質量管理，包括承接任務、組織準備、技術設計、生產作業、過程檢查，直到產品交付使用。堅持預防為主的指導思想，所有生產均應采取PDCA模式進行。
P(策劃)為提供結果建立必要的目標和過程，D(實施)為實施過程，C(檢查)是根據方針、目標和產品要求，對過程和產品進行監視和測量并報告結果，A(處置)是采取措施以持續改進過程。質量控制的關鍵是堅持各個生產環節質量檢查。質量檢查主要以自檢、互檢和專項檢查為主，體現預防為主的思想，在薄弱點環節和關鍵環節設置檢查點進行環環控制。
實際生產過程中，在開展烏東德水電站庫區觀音巖壩址-烏東德壩址干流及其主要支流正常蓄水位回水范圍河段水道地形觀測項目實施前，2019年6月對烏東德庫區典型龍街河段進行無人機Lidar航測比測，比測精度滿足相關規范和設計書的要求;項目實施中，對部分河段采用傳統方法進行斷面與地形比測，對比測精度統計比較;在生產作業各工序環節中建立質量檢查制度，明確質量控制環節，確定技術指標和技術要求，提出質量控制方法，嚴格遵守上一工序必須經過質量檢查，認可合格后方可流轉到下一工序的制度。
2數據處理前的質量控制
2.1GNSS差分解算
航飛作業期間，在所有航飛作業地面基站同時架設2臺及以上GNSS設備，同步觀測并記錄靜態數據，經TBC后處理，與2013年控制網點三維坐標換算的距離與本次作業基線三維分量進行比較，以檢核控制點穩定性。假如控制點檢核結果不滿足要求，那么就在附近連續測出3個以上穩定的控制點，重新解算本次作業基站坐標[4]。
航攝采集回來的數據要進行初步的航測數據檢查，主要包括基準站GNSS數據、原始激光測距數據、機載GNSS與IMU數據，并要填寫航攝數據檢查報告。機載GNSS數據與地面基準站GNSS數據進行差分解算(DGPS)，通過點云軌跡解算軟件，查看衛星觀測情況及軌跡總體觀測成果等參數，綜合評定差分解算是否符合要求。例如發現精度較低，刪除GNSS接收數據中多余的觀測數據，保留有用數據再進行解算，以去掉不必要的干擾，提高解算精度。在實際生產過程中，若干基站數據成果不佳就會直接影響解算成果，甚至成果質量不及單基站解算出來的成果，因此在解算時候若發現有精度不高的基站最好不參與解算。
2.2DGPS/IMU聯合處理
將GNSS基站、流動站、IMU數據進行組合導航解算，得到航跡文件。解算完成后，查看處理精度報告，包括姿態、位置精度、IMU處理狀態、姿態和位置分離等，確認無誤后輸出航跡文件;原始數據集成處理前，要進行數據的完整性和正確性詳細檢查，確?？梢酝暾敵龊桔E成果。
2.3坐標系統轉換參數
差分解算后獲得的是WGS84坐標系坐標，需要進行坐標系轉換，以得到項目需要的1954年北京坐標系。因此，為確保轉換精確，需要獲取坐標系間的轉換關系。由于金沙江下游河道落差大，高程變化大，需采用布爾薩七參數轉換模型分段解算，利用參與坐標參數解算的控制點進行參數內符合精度驗證，利用未參與坐標轉換的控制點進行參數外符合精度驗證[5]。
3數據處理后質量控制
3.1各航帶間激光點云吻合情況檢查
各航帶間的激光點云吻合情況檢查是對激光數據拉剖面(斷面)觀察，檢查兩個航帶之間同名激光點的高差和位置偏移，從而確定其誤差。說明這兩條航帶數據吻合不好。說明兩條航帶數據吻合很好。如果兩條航帶數據吻合不好，使用TerraMatch軟件對批處理后的工程數據依次進行平面差、高程差調整。在航帶平面差調整中，調整后的地物要與參考面測量中的地物完全重合，否則需要重復以上步驟重新調整，直到滿足要求為止。高程相對調整的結果要達到小于15cm的數據精度指標要求，否則會影響到后續處理的精度。在航帶高程絕對調整中，要查看生成報告中的平均誤差是否達到數據精度指標要求[6]。
3.2激光點云分類
激光點云分類是對激光點云數據進行處理的主要工作內容[7]。地面點分類主要由3個過程組成：①使用Lidar360軟件的分類算法自動進行分類，通過設置建筑物尺寸、迭代角度、迭代距離等相關參數，計算分類地面點;②對算法自動分類的地面點以及非地面點進行細化處理，一般選擇TIN濾波、二次曲面濾波、坡度濾波等進行二次算法自動分類;③在前兩步基礎上進行人工截取剖面，細化分類。
在人工進行細分類時，需使用影像數據成果DOM或DSM輔助進行激光分類和質量控制;分類后激光點云要求平地較平坦，無明顯突出的點出現;山地坡度過渡平滑自然，無明顯突變的點出現;高速公路、河流等與周圍的地物相比，高度變化較明顯，但無孤立明顯突出的點出現。激光點云分類的質量檢查就是檢查裸地表、建筑物和植被等數據是否按當前工程項目要求劃分到相應的分類中。具體檢查方法是通過剖面(斷面)采用人機交互進行檢查。為了更直觀、更準確地進行檢查，需通過對激光點云進行著色，疊加航片進行檢查，確保分類成果更加準確無誤。
3.3點云精度統計
在項目實施過程中，為了檢查機載Lidar實施過程中各個環節的質量控制，最終成果是否滿足生產需要，采集了斷面點、碎部點、地形特征點、水涯線特征點等作為檢查點，檢查點由全站儀和RTK兩種設備采集，檢查內容包括碎部點檢測、斷面檢測、地形檢測等。
4結語
機載激光雷達數據處理比較復雜且非常重要，需要豐富的知識和經驗，其質量控制更顯得尤為重要。質量控制是為了通過監視質量形成過程，消除生產流程中各環節可能引起不合格或不符合要求的影響因素，通過采取一系列作業技術和方法，將各種影響質量的問題減至最少，貫穿于質量產生、形成和實現的全過程中。機載Lidar測量技術，在處理復雜山區地形勘測工作中，體現出了較高效率、精度和成果質量。通過各種測量技術的對比研究，可以初步確定機載Lidar測量技術在復雜山區的地形測量中發揮了積極作用。
參考文獻：
[1]張小紅.機載激光雷達測量技術理論與方法[M].武漢：武漢大學出版社，2007.
[2]徐祖艦.機載激光雷達測量技術及工程應用實踐[M].武漢：武漢大學出版社，2009.
[3]王師，周曉翠.機載激光雷達數據處理質量控制與解決方案探討[J].紅河水，2012(3)：91-95.
[4]戴永江.激光雷達原理[M].北京：國防工業出版社，2002.
[5]馮國正，馬耀昌，孫振勇.地面三維激光點云數據拼接與坐標轉換方法研究[J].人民長江，2019，50(2)：151-154.
作者：談語，趙云毅，富博
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